Я хотел исполнить свою давнюю мечту — запустить DOOM на собственных наушниках.
В итоге вместе с портом я создал проект для полной модификации их софтверной части. Это первая часть статьи — она рассказывает о создании патчера стоковой прошивки.
Всех приветствую.
Я занимаюсь изучением темы машинного обучения и столкнулся с проблемой отсутствия нормальной, понятной информации по той или иной теме. Сегодняшнюю тему я изучал более 4,5 часов — и у меня просто сгорело, ведь нигде в лёгком доступе нет этой простой темы. Я собрал всё до кучи. Надеюсь, я буду последним, кто затупил на этом моменте. Если найдёте ошибки — прошу в комментарии.
Примерно 1.5 месяца назад я провела и оформила кабинетное исследование, посвященное текущему рынку труда. Основная причина такого интереса: мой собственный поиск работы — чтобы разработать стратегию и дальнейшие действия, мне пришлось вникнуть в проблематику. Вопросы шли один за другим, и в итоге получился большой проект размером с курсовую. Итак, что же там происходит на рынке труда сейчас?
Разберем кейс о сборке полностью кастомного 3D принтера. Можно ли, имея бескрайний энтузиазм и скидочные купоны в AliExpress, собрать на своем балконе авторский принтер? Может ли Rust быть эффективным инструментом для встроеной разработки? Давайте посмотрим‑с.
Прохожу полный путь новичка на Хабр от регистрации до заполнения профиля и отмечаю критические ошибки в интерфейсе с позиции UX/UI дизайна и принципов эвристики доступности
Дано: инженерный стартап с продуктом для автоматизации строительного контроля. Первые B2B‑продажи есть, но рост встал — 1–2 демо в неделю.
Через два месяца та же команда проводит по 2–4 демо каждый будний день, закрыты 4 сделки, собрана база из 900+ целевых компаний. И всё это без ИИ‑агентов и волшебной лидогенерации.
Рецепт: вовлечение команды в планирование, еженедельные спринты по фреймворку OKR, одна спонтанная деловая игра, которая вскрыла настоящую проблему.
Я вёл этот проект как ментор и ниже разберу, что мы делали, что оказалось реальным барьером и какие ходы дали результат.
В продуктовой B2B-компании, где я отвечал за надёжность, поставили амбициозную цель: сократить цикл разработки (dev cycle time) на 20%. Забегая вперёд, скажу: к концу года цель достигли. Но уже через несколько месяцев после старта я смотрел на график инцидентов и не верил своим глазам: рост в два раза год к году.
Эта статья — о том, почему так происходит почти всегда, когда компания оптимизирует одну метрику, как мы это починили и — главное — как продать решение руководству. Именно на продаже всё обычно и умирает.
Как часто нам приходится читать в бюллетенях безопасности «Уязвимость... позволяющая нарушителю выполнить произвольный код с помощью специально сформированного запроса». Но что на самом деле скрывается за этой фразой? Что это за специальные запросы и как наша программа может выполнять чужой код, если мы досконально знаем в ней каждую строчку и каждую библиотеку?
И почему тогда Apple платит до двух миллионов долларов за одну найденную уязвимость и выстраивает многоуровневую аппаратную защиту — а айфоны всё равно взламывают по нажатию одной кнопки?
Всё дело в том, что сами атаки стали другими. Когда инженеры перекрыли большинство очевидных ходов, хакерам пришлось изменить сам подход к взлому. Вместо поиска лазеек они научились брать легитимные вычисления программы и строить поверх них... виртуальный процессор. Даже стандартную функцию вывода текста printf удалось превратить в Тьюринг-полный интерпретатор — то есть вычислитель, способный выполнить любой алгоритм.
Перед нами — Data-Only атаки, где взлом превращается в программирование на «невидимом» процессоре. Процессоре, команды которого — лишь побочный эффект работы нашей собственной программы.
Но чтобы понять, как мы здесь оказались, придётся вернуться на двадцать лет назад.
Я очень люблю хорроры. Особенно нишевых представителей этого культурного пласта. Как только в кино выходит очередной слешер про морячка Папая или Бэмби — я сразу же бегу в кинотеатр и покупаю билет. Часто в зале я сижу один, но понимаю, что это не из‑за качества фильма, а очень специфичной темы. Так и в играх я всегда прохожу новенькие ужастики в числе первых.
Но в современном мире AAA‑хорроры выходят крайне редко из‑за сложности жанра. Не из‑за сложности создания, а из‑за сложности окупаемости. Тяжело продать массовой аудитории хорошие ужасы. Поэтому периодически я захожу на itch и ищу, какие новенькие проекты вышли из‑под пера маленьких команд. Но в этот раз я решил пойти по немного другому пути: я скачал 10 хорроров, несмотря на то, как игра себя позиционирует и какой рейтинг имеет. Я захотел разобраться в том, как молодые геймдизайнеры справляются с проектированием ужаса и какие ошибки допускают. Предлагаю окунуться в этот мир вместе со мной и посмотреть на то, как работают современные инди‑хорроры и где теряют игрока.
Пример реализации простого кэширующего прокси для пакетов npm, composer и pip на базе node.js для Windows и Linux.
Классический RAG хорошо ищет отдельные факты, но может пропускать исключения и связи между разными разделами документации. Я проверил альтернативный подход: мультиагентный граф, в котором роутер направляет запрос экспертам по отдельным доменам знаний.
В статье — архитектура на LangGraph, сравнение с наивным RAG на датасете из 40 вопросов, метрики качества, задержки и стоимость запросов. А главное — разбор, когда дорогой в эксплуатации агент может оказаться выгоднее дешёвого RAG за счёт экономии инженерного времени.
Апскейлинг одного изображения через Real-ESRGAN обычно не вызывает особых проблем: выбираем модель, запускаем обработку и получаем результат. Но при работе с видео и большими наборами файлов быстро появляются дополнительные задачи: декодирование и сборка видео, очередь рендера, выбор видеокарты, обработка ошибок, восстановление прерванных заданий, зависимости вроде FFmpeg и понятный интерфейс для всего этого.
Мне хотелось получить обычное Windows-приложение, в которое можно перетащить видео, изображения или целую папку, выбрать параметры и оставить обработку выполняться без ручной работы с консольными командами.
Так появился UltraFrame AI — бесплатное приложение с открытым исходным кодом для пакетного апскейлинга видео и изображений с помощью Real-ESRGAN.
Как с помощью бесплатных инструментов Google создать систему анализа данных: от сбора ответов в форме до визуализации на сайте. В качестве примера разберем исследование туристических предпочтений и настроим автоматическую отправку письма при достижении цели.
Большинство ORM строятся вокруг естественного предположения: одной таблице соответствует одна entity. Это настолько привычно, что даже не обращаешь внимания.
Это не правило, но вокруг него проектируются почти все остальные механизмы: метаданные принадлежат классу, Unit of Work отслеживает экземпляры этого класса, миграции собираются из его описания, а объектная модель постепенно начинает повторять структуру базы данных.
Но часто в коде не требуется вся таблица, многие поля служат только конкретным процессам и ни читать, ни менять эти поля в других процессах не требуется. В статье посмотрим два подхода работы с сущностями. А также к чему я пришёл, попробовав сделать по‑другому.
Я дизайнер и продакт, но как и многие из вас — последний год самостоятельно разрабатываю проекты с Claude Code. И, как многие, была уверена, что соблюдаю базовые правила безопасности.
API‑ключи никогда не лежали локально.
Не попадали в Git.
Не отправлялись в облако.
Были один раз сгенерированы и вручную прописаны непосредственно на сервере.
Именно поэтому произошедшее стало для меня полной неожиданностью.
За один час злоумышленники смогли потратить около $200, воспользовававшись моими API‑ключами Anthropic и Open AI.
Пишу это в первую очередь для тех, кто, как и я, собирает продукты быстро, с ИИ‑ассистентом, и не считает себя security‑инженером. Если вы вайбкодер — пусть эта статья станет вашим бесплатным экспресс‑курсом по безопасности.
Именно так я думал, когда начинал разбираться в этой теме. Но, разобравшись, я с уверенностью могу сказать, что это реально, такая идея имеет место быть и обслуживать такую архитектуру легко.
В данной статье будет описан процесс реализации архитектуры веб‑приложения с удобной системой докер контейнеров. Здесь не будет обсуждаться CI/CD, исключительно development‑side процесса разработки.
Я использую самый свежий на момент написания PHPStorm 2026.1.4 от Jetbrains, но абсолютно не важно какой IDE вы пользуетесь. В теории можно и в блокноте писать хороший код.
Давайте сразу оговорюсь, дабы вы не судили меня строго. Я не программист, а скорее маркетолог с навыками программирования и некоторыми знаниями в IT. Но речь в этой статье пойдет далеко не о маркетинге, а о программе, которую мне довелось разработать. Для меня это было внезапно ;-)
Летом 2025 года мне мой муж начал рассказывать о проблемах своей компании. У них просто ужасно много времени уходило на внесение в 1С заявок клиентов. Настолько ужасно, что для этого держали 8!!! офис-менеджеров, при общем штате компании человек в 40. Это чтобы вы осознали масштаб проблемы.
Я хлопала глазами и предлагала воспользоваться стандартным функционалом сопоставления номенклатуры в 1С. Он крутил у виска и говорил, что это не сработает: клиенты любили очень причудливо описывать требуемые позиции.
С чего всё началось
Периодически в дороге и в свободную минутку перебираю новостные ресурсы в поисках свежих новостей. Поймал себя на мысли, что ресурсов у меня безумно много. Я больше трачу времени не на чтение, а на их перебор.
Открываю один ресурс, второй, третий — реклама, баннеры, всплывающие окна. Не успеешь нажать на крестик можно вообще улететь в неизвестном направлении. Вроде ищешь события, а натыкаешь на блогеров, экспертов, мнения и особенно бесят душераздирающие истории представителей богемной тусовки.
Дальше по привычке открываю Телеграм. Там у меня десятки каналов и в каждом события дублируются раз восемь в восьми разных пересказах. А по‑настоящему важного среди всего этого набирается три‑четыре штуки в лучшем случае.
Мне не хватало не ещё одного источника — их и так достаточно. Не хватало того, чтобы кто‑то прошёлся по всему этому за меня: убрал повторы, выкинул лишнее и выдал короткий список по важности. Без экспертов, желтухи, рекламы, баннеров — чистая событийная лента.
Готового продукта с такой логикой для русскоязычного читателя я не нашёл, поэтому стал разбираться, как вообще устроены подобные системы: как они понимают, что две разные статьи — это статьи об одном и том же событии и где заканчивается работа алгоритма и начинаются редакционные решения. Читал документацию, проверял идеи на практике и постепенно собирал систему по кускам. Сначала запряг одну модель, потом две в связке, далее заменил их на третью. Спорил с ними, выбрасывал неудачные варианты, менял правила, так это медленно и превратилось в рабочую систему.
Это статья о том, почему написать SaaS оказалось проще, чем превратить его в продукт.
После университета я начала искать первую работу разработчиком. Вакансии для начинающих почему‑то не выглядели вакансиями для начинающих. Я читала требования, понимала, что многого не умею, нервничала всё сильнее, а потом решила сделать собственный проект — конструктор магазинов.
Уже звучит как начало чего‑то плохого.
Идея была такой: владелец отправляет токен своего Telegram‑бота, мой сервис подключает к нему команды и витрину. Покупатели открывают его бот‑магазин внутри Telegram, собирают корзину, оформляют заказ. Владелец управляет всем через отдельный Mini App.
Недавно мне понадобилась старая заметка. Я точно помнил, что записывал её: там былы креды от сервиса (да, знаю надо хранить все в пароехарилках, но я записал как записал).
Не помнил я только, где именно это записал(
В Notepad++? В Obsidian? В сообщении самому себе? В папке проекта? Минут двадцать я перебирал места, и к концу уже не столько искал заметку, сколько пытался воскресить в памяти тот день что бы понять ход собственных мыслей
Нашлась она в OneNote. В том самом OneNote, про который я уже и забы, что он у меня вообще есть и более того хранить что то ценное.
Вот тогда до меня и дошла обидная вещь: за десять с лишним лет я неплохо научился записывать информацию и довольно плохо получать её обратно. Мест для записи у меня было столько, что одно из них выпало из моей собственной памяти.